Обнаружение презентационной атаки и гендерная предвзятость

Согласно новому исследованию, гендерная предвзятость, не редкость при распознавании лиц, и не обязательно является фактором в обнаружении атак биометрического представления лица.

Группа ученых из американских университетов изучала возможность предвзятости, заметив, что она привлекла незначительное внимание, несмотря на продолжающуюся глобальную озабоченность по поводу надежности систем распознавания лиц в целом.

Работа, проделанная в университетах штата Северная Каролина A&T и штата Уинстон-Салем, «выявила незначительную гендерную предвзятость» в методах обнаружения презентационных атак, основанных на сверточных нейронных сетях или CNN.

Авторы статьи признали, что могут присутствовать и другие формы предвзятости, но оставили доказательство этого на будущее.

Согласно докладу команды, не достаточное представление женских лиц в обучающих наборах данных не обязательно была источником гендерной предвзятости в модели. Кроме того, использованный в экспериментах метод вариационного автокодировщика с коррекцией смещения (DB-VAE) смягчил предвзятость при обнаружении поддельных лиц.

Область исследований открыта для расширения будущих экспериментов за пределы двух моделей CNN, используемых в этой работе – Resnet50 с трансферным обучением и VGG16. Исследователи выразили заинтересованность во включении большего количества CNN, возможно, включая Le-NET-5, AlexNet-5 и Inception-v3.

Amazon, Microsoft и Google, три крупнейшие компании, занимающиеся разработкой биометрии лиц, похоже, не могут отказаться от проблемы предвзятости, поэтому так важны дальнейшие исследования.

По материалам Biometrics Research Group. Автор Jim Nash

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.